探索娱乐圈艺人关系图谱：揭秘六度关系理论在其中的应用

01知识图谱构建背景

娱乐圈艺人关系的知识图谱构建，是一项复杂而有趣的任务。而在这个过程中，图数据库neo4j成为了一个强大的工具，它能帮助我们有效地管理和查询复杂的艺人关系网。Neo4j是由Neo4j公司打造的一款支持ACID事务的图形数据库，不仅支持开源的“社区版”，还提供商业版本，以满足不同的需求。该系统通过Cypher查询语言来操作数据库，支持通过Http接口或二进制bolt协议进行访问。Neo4j的特点在于其原始的图形存储和处理功能，使其在DB-Engines的排名中稳居最受欢迎的图形数据库宝座。这种数据库的灵活性和强大的扩展性使其成为构建知识图谱的首选工具。

▲ 节点与关系的构成

在neo4j中，图是由节点和关系构成的。每一个节点之间通过关系相互连接，这些关系被赋予矢量特性。同时，节点和关系都可以拥有属性，这些属性以key/value的形式存在，为图的构建提供了丰富的信息。这种灵活性使得我们可以为每个艺人定制详细的信息描述，从而更深入地分析他们的关系网络。

02构建艺人关系图谱步骤

▲ 创建基本实体及关系

在开始构建图谱之前，我们先需要使用Cypher查询语言在Neo4j中创建两名艺人节点，并在两者之间建立友谊关系。这个过程使用了match和create语句进行查询和操作。具体的Cypher语句如下：

```

CREATE (n:Person { name: 'tony', title: 'developer' }) return n;

CREATE (n:Person { name: 'andy', title: 'designer' }) return n;

```

此外，我们还在此阶段通过以下语句建立两个Person实体间的友谊关系：

```

MATCH (a:Person { name: 'andy' }), (t:Person { name: 'tony' })

CREATE (a)-[:Friend]->(t);

```

▲ 数据导入与关系建立

构建艺人关系图谱的重要步骤在于将艺人数据从csv文件导入Neo4j中。通过以下命令，我们将艺人信息和关系信息分别导入到数据库中，构建完整的艺人关系图谱。

```

LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///star_nodes.csv' AS data

CREATE (:star{starname:data.name, starid:data.id});

```

```

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///star_relations.csv" AS relations

MATCH (entity1:star{starname:relations.subject}) , (entity2:star{starname:relations.object})

CREATE (entity1)-[:rel{relation: relations.relation}]->(entity2);

```

经过数据导入的过程，我们成功导入了9039个艺人节点和3432条关系，为深入的查询与分析奠定了坚实基础。

▲ 复杂查询操作示例

通过Cypher查询语言，我们可以执行各种复杂查询，例如艺人关系全览、五层关系网的探索等，以揭示艺人关系的复杂性。其中，查询某艺人的全部关系可以使用如下语句：

```

MATCH (:star{starname:"成龙"})-->();

```

执行这条语句，将返回与“成龙”相关联的所有其他艺人节点及其关系，充分展示其在娱乐圈中“纷繁复杂”的人脉关系。

03艺人关系分析与探索

▲ 六度关系理论的探索

通过对艺人关系图谱的深入分析，我们可以探索六度关系理论。这一理论指出，任何两个人之间的关系间隔不超过六度。通过在图谱中的查询和分析，例如寻找张国荣与张卫健之间最短路径的过程，我们可以验证此理论在娱乐圈中的体现。

```

match p=shortestpath((:star{starname:"张国荣"})-[..5]->(:star{starname:"张卫健"})) return p;

```

从图中可以清晰地看出，张国荣与张卫健之间的紧密联系，也印证了六度关系理论：通过最多六个人，你便能与任何陌生人建立起联系。

网址：探索娱乐圈艺人关系图谱：揭秘六度关系理论在其中的应用 https://m.mxgxt.com/news/view/1435213

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